Inne
W dziale Inne znajdziecie książki dotyczące projektowania hurtowni danych. Poznacie pozostałe technologie bazodanowe typu InterBase czy Visual Fox Pro oraz rozszerzenie LINQ do Microsoft .NET framwork, które umożliwia natywną komunikacje z bazami danych. Zapoznacie się z Transact SQL, odmianą języka SQL, używaną przez Microsoft. Dzięki publikacjom omawiającym języki programowania Delphi czy C++ wraz z ich zintegrowanymi środowiskami programistycznymi (IDE), nauczycie się modelować, programować, zarządzać relacyjnymi bazami danych, archiwizować i odzyskiwać dane oraz przetwarzać i raportować wyniki.
Pierre-Yves BONNEFOY, Emeric CHAIZE, Raphaël MANSUY, Mehdi...
The Definitive Guide to Data Integration is an indispensable resource for navigating the complexities of modern data integration. Focusing on the latest tools, techniques, and best practices, this guide helps you master data integration and unleash the full potential of your data.This comprehensive guide begins by examining the challenges and key concepts of data integration, such as managing huge volumes of data and dealing with the different data types. You’ll gain a deep understanding of the modern data stack and its architecture, as well as the pivotal role of open-source technologies in shaping the data landscape. Delving into the layers of the modern data stack, you’ll cover data sources, types, storage, integration techniques, transformation, and processing. The book also offers insights into data exposition and APIs, ingestion and storage strategies, data preparation and analysis, workflow management, monitoring, data quality, and governance. Packed with practical use cases, real-world examples, and a glimpse into the future of data integration, The Definitive Guide to Data Integration is an essential resource for data eclectics.By the end of this book, you’ll have the gained the knowledge and skills needed to optimize your data usage and excel in the ever-evolving world of data.
Christopher Maneu, Emilie Beau, Jean-Pierre Riehl, Romain...
Microsoft Fabric is reshaping how organizations manage, analyze, and act on data by unifying ingestion, storage, transformation, analytics, AI, and visualization in a single platform.The Definitive Guide to Microsoft Fabric takes you from your very first workspace to building a secure, scalable, and future-proof analytics environment. You’ll learn how to unify data in OneLake, design data meshes, transform and model data, implement real-time analytics, and integrate AI capabilities. The book also covers advanced topics, such as governance, security, cost optimization, and team collaboration using DevOps and DataOps principles. Drawing on the real-world expertise of five seasoned professionals who have built and advised on platforms for startups, SMEs, and Europe’s largest enterprises, this book blends strategic insight with practical guidance.By the end of this book, you’ll have gained the knowledge and skills to design, deploy, and operate a Microsoft Fabric platform that delivers sustainable business value.
David Ping
When equipped with a highly scalable machine learning (ML) platform, organizations can quickly scale the delivery of ML products for faster business value realization. There is a huge demand for skilled ML solutions architects in different industries, and this handbook will help you master the design patterns, architectural considerations, and the latest technology insights you’ll need to become one. You’ll start by understanding ML fundamentals and how ML can be applied to solve real-world business problems. Once you've explored a few leading problem-solving ML algorithms, this book will help you tackle data management and get the most out of ML libraries such as TensorFlow and PyTorch. Using open source technology such as Kubernetes/Kubeflow to build a data science environment and ML pipelines will be covered next, before moving on to building an enterprise ML architecture using Amazon Web Services (AWS). You’ll also learn about security and governance considerations, advanced ML engineering techniques, and how to apply bias detection, explainability, and privacy in ML model development. And finally, you'll get acquainted with AWS AI services and their applications in real-world use cases.By the end of this book, you’ll be able to design and build an ML platform to support common use cases and architecture patterns like a true professional.
The Official MongoDB Guide. Resilience, scalability, security and performance
Rachelle Palmer, Jeffrey Allen, Parker Faucher, Alison...
Delivering secure, scalable, and high-performance applications is never easy, especially when systems must handle growth, protect sensitive data, and perform reliably under pressure. The Official MongoDB Guide addresses these challenges with guidance from MongoDB’s top subject matter experts, so you learn proven best practices directly from those who know the technology inside out.This book takes you from core concepts and architecture through to advanced techniques for data modeling, indexing, and query optimization, supported by real-world patterns that improve performance and resilience. It offers practical coverage of developer tooling, IDE integrations, and AI-assisted workflows that will help you work faster and more effectively.Security-focused chapters walk you through authentication, authorization, encryption, and compliance, while chapters dedicated to MongoDB Atlas showcase its robust security features and demonstrate how to deploy, scale, and leverage platform-native capabilities such as Atlas Search and Atlas Vector Search.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and manage MongoDB applications with the confidence that comes from learning directly from the experts shaping the technology.*Email sign-up and proof of purchase required
Shankar Narayanan SGS, Vivekanandan SS, Jeff Hollan
Snowpark is a powerful framework that helps you unlock numerous possibilities within the Snowflake Data Cloud. However, without proper guidance, leveraging the full potential of Snowpark with Python can be challenging. Packed with practical examples and code snippets, this book will be your go-to guide to using Snowpark with Python successfully.The Ultimate Guide to Snowpark helps you develop an understanding of Snowflake Snowpark and how it enables you to implement workloads in data engineering, data science, and data applications within the Data Cloud. From configuration and coding styles to workloads such as data manipulation, collection, preparation, transformation, aggregation, and analysis, this guide will equip you with the right knowledge to make the most of this framework. You'll discover how to build, test, and deploy data pipelines and data science models. As you progress, you’ll deploy data applications natively in Snowflake and operate large language models (LLMs) using Snowpark container services.By the end of this book, you'll be able to leverage Snowpark's capabilities and propel your career as a Snowflake developer to new heights.
T-SQL dla zaawansowanych. Przewodnik programisty. Wydanie IV
Miguel Cebollero, Michael Coles, Jay Natarajan
W wielu środowiskach IT serwer bazodanowy jest szczególnie ważnym elementem infrastruktury. Microsoft SQL Server jest jednym z częściej spotykanych rozwiązań. Aby w pełni wykorzystać jego możliwości, trzeba dogłębnie poznać język Transact-SQL — potężne narzędzie, które wyewoluowało z języka zapytań SQL i wciąż jest rozwijane przez firmę Microsoft. Niniejsza książka, przeznaczona dla programistów T-SQL, jest uaktualnionym wydaniem świetnego przewodnika po SQL Server. Omówiono w niej zaawansowane mechanizmy dostępne w T-SQL, włączając w to również nowości, takie jak mechanizmy pamięciowe będące częścią SQL Server 2014. Istotne kwestie są przystępnie wyjaśnione za pomocą praktycznych przykładów i obszernych fragmentów kodu źródłowego. Autorzy położyli nacisk przede wszystkim na demonstrację opcji T-SQL, ich możliwe zastosowania, a sam podręcznik zorganizowali w sposób umożliwiający szybkie wyszukanie potrzebnych informacji. Najważniejsze zagadnienia omówione w książce: podstawy T-SQL i przegląd dobrych praktyk programowania w tym języku narzędzia dołączone do SQL Server 2014 (w tym SSMS, SQLCMD, SSDT oraz SQL Profiler) procedury składowane wykonywane po stronie serwera oraz tabele OLTP obsługa XML, XQuery oraz XPath w SQL Server 2014 szyfrowanie baz danych, usługi ADO.NET oraz usługi IIS/.NET obsługa błędów, testowanie i zabezpieczenie kodu SQL Sprawdź nowe możliwości T-SQL i SQL Server! Miguel Cebollero — od ponad 16 lat zajmuje się SQL Server i innymi systemami bazodanowymi, włączając w to projektowanie, programowanie i administrację. Często wypowiada się na różnego rodzaju konferencjach związanych z bazami danych. Jay Natarajan — od ponad 15 lat projektuje i implementuje rozwiązania oparte na SQL Server. Ma na koncie wiele skomplikowanych rozwiązań dla dużych klientów. Dołączyła do Microsoft Consulting Services w 2008 roku. Michael Coles — ma za sobą ponad dekadę doświadczeń przy projektowaniu i administrowaniu bazami danych SQL Server. Jest autorem licznych artykułów na temat SQL Server, szczególnie o specjalnych zastosowaniach T-SQL.
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
Seth Weidman
Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!
Daniel Vaughan
Czy technologie sztucznej inteligencji spełnią obietnicę wielkiego sukcesu? Dotychczas stosunkowo niewielu przedsiębiorstwom udało się dokonać przełomu dzięki modelom biznesowym opartym na nowych technologiach. Niepowodzenia te można różnie tłumaczyć. Często problemem jest brak umiejętności analitycznych, a przecież rozwój przedsiębiorstwa zależy od jakości decyzji, a nie samego wykorzystywania danych lub technologii predykcyjnych. Okazuje się jednak, że lepsze decyzje można podejmować dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i dostępnych danych. Oto praktyczny przewodnik po wypróbowanej kompleksowej metodzie ułatwiającej przekładanie decyzji biznesowych na łatwe w realizacji, normatywne rozwiązania, oparte na danych i sztucznej inteligencji. Badacze danych, analitycy i menedżerowie znajdą tu techniki ułatwiające zadawanie właściwych pytań i generowanie wartości z wykorzystaniem nowoczesnych technologii AI i reguł decyzyjnych. Przedstawiono szczegóły procesu decyzyjnego, począwszy od pożądanych konsekwencji lub wyników, aby następnie cofnąć się do kwestii działań, które można podjąć, i skończyć na omówieniu problemów oraz szans pojawiających się w wyniku wpłynięcia na niepewność i przyczynowość. Opisano też, jak formułować i rozwiązywać problemy normatywne. Dzięki tej książce dowiesz się, jak: przekształcać pytania biznesowe w normatywne rozwiązania rozkładać decyzje biznesowe na etapy i stosować do nich różne metody analityczne zrozumieć i zaakceptować niepewność w procesie decyzyjnym optymalizować decyzje za pomocą predykcyjnych i normatywnych metod analizy generować znaczne wartości za pomocą technologii opartych na AI i danych Opieraj swoje decyzje na technikach analizy danych!